STEREO HAVA FOTOĞRAFLARINDAN DOĞRUSAL ÇİZGİLERİN OTOMATİK EŞLENMESİ VE GERİ-ÇATIMI İÇİN ÇİFT-TABANLI YENİ BİR YAKLAŞIM

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "STEREO HAVA FOTOĞRAFLARINDAN DOĞRUSAL ÇİZGİLERİN OTOMATİK EŞLENMESİ VE GERİ-ÇATIMI İÇİN ÇİFT-TABANLI YENİ BİR YAKLAŞIM"

Transkript

1 STEREO HAVA FOTOĞRAFLARINDAN DOĞRUSAL ÇİZGİLERİN OTOMATİK EŞLENMESİ VE GERİ-ÇATIMI İÇİN ÇİFT-TABANLI YENİ BİR YAKLAŞIM A. Ö. Ok a *, J. D. Wegner b, C. Heipke b, F. Rottensteiner b, U. Sörgel b, V. Toprak a a Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri, 06531, Ankara, Türkiye - (oozgun, b Hannover Üniversitesi, Fotogrametri ve Jeoinformasyon Enstitüsü, 30167, Hannover, Almanya - (wegner, heipke, rottensteiner, Komisyon III, WG III/4 ANAHTAR SÖZCÜKLER: Stereo Hava Fotoğrafları, Görüntü, sal Çizgiler, Üç Boyutlu Geri-Çatım ÖZET: Bu çalışmada, stereo hava fotoğraflarından elde edilen iki boyutlu çizgilerin otomatik olarak eşlenmesi ve geri-çatımı amacıyla kullanılabilecek yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Stereo görüntülerden elde edilen çizgiler öncelikle çift-tabanlı olarak eşleştirilmiştir. Çift-tabanlı eşlemenin bir sonucu olarak meydana gelen çoklu-eşleme hatalarının büyük bir kısmı yeni geliştirilen yinelemeli bir son-işleme yöntemi ile başarılı bir şekilde temizlenmiştir. Geliştirilen yaklaşımın performansı Almanya dan seçilen dört farklı test alanında değerlendirilmiş, tüm test alanları için %98 ve üzeri doğru eşleme seviyelerine ulaşılmıştır. Test alanlarından elde edilen performans değerleri incelendiğinde, geliştirilen yaklaşımın otomatik görüntü eşleme açısından oldukça başarılı ve sağlam olduğu anlaşılmaktadır. 1. GİRİŞ Stereo hava fotoğraflarından elde edilen doğrusal çizgilerin otomatik eşleme yöntemleri kullanılarak eşleştirilmesi sonucu üretilebilecek detaylar 3-boyutlu nesne çıkarımı, havai nirengi işleminin yapılması ve/veya iyileştirilmesi, görüntü çakıştırma gibi çok farklı amaçlara hizmet edebilmektedir. Ancak ultra yüksek çözünürlüklü (6 8 cm) hava fotoğraflarından doğrusal çizgilerin otomatik olarak eşlenmesi; stereo görüntülerdeki farklı perspektif geometrileri, elde edilen doğrusal çizgilerin uç noktalarının çakışmaması, uygulanabilecek geometrik koşulların güvenilir olmaması, çizgilerin tampon bölgelerinde bulunan radyometrik değerlerin benzerliği, tekrarlanan örüntü ve desenler vb. çok farklı nedenlerden dolayı oldukça zor bir problemdir. Bugüne kadar yapılan çalışmalar incelendiğinde stereo görüntülerde doğrusal çizgilerin otomatik olarak eşlenmesi probleminin henüz çözülemediği ve sadece belirli özellikteki görüntülerle sınırlı kaldığı sonucu ortaya çıkmaktadır (Ok vd., 2010). Bunun temel nedeni ise farklı çekim geometrilerinde elde edilmiş çizgilerin eşlenmesi sırasında uygulanabilecek olan koşul ve/veya ölçütlerin oldukça sınırlı sayıda olmasıdır. Örneğin, Zhang (2005) doğrusal kenarlara ait temel geometrik koşulları incelemiş ve bu koşulların perspektif geometri ve görüntü çekim anında oluşan etkenlerden dolayı güvenilir olmadığını belirtmiştir. sal kenarların her iki yanında tanımlanan tampon bölgeler içine düşen radyometrik bilgilerden üretilebilecek çeşitli koşullarda detaylı olarak incelenmiştir. Örneğin, Schmid ve Zisserman (1997) tampon bölgeler içine düşen radyometrik değerlerin her iki görüntüdeki korelâsyonunu incelemiş, kısa ve uzun bindirmeli görüntüler için farklı hesaplama yöntemleri geliştirmiştir. Tampon bölgelere ait çeşitli renk ve kroma bilgileri de çalışmalarda sıkça yer almış ve detaylı olarak incelenmiştir (Scholze vd., 2000; Zhang ve Baltsavias, 2000, Herbert vd., 2005). Bir başka çalışmada, Wang vd. (2009) çizgilerin her iki yanında bulunan tampon bölgelerdeki gradyan yönelimini dikkate alan yeni bir yöntem geliştirmiş ve doğrusal çizgilerin yakın-çekim görüntülerinde eşlenmesi ile ilgili başarılı sayılabilecek sonuçlar elde etmiştir. Fakat günümüze kadar geliştirilen tüm koşullar incelendiğinde, tanımlanan koşulların hiçbirinin hava fotoğraflarında karşılaşılan tekrarlanan örüntü ve desenler problemini, tampon bölgelerden elde edilen bilgilerin çok benzer karakteristiğe sahip olmasından dolayı çözemediği anlaşılmaktadır (Şekil 1). Bu nedenle, örneğin, Schmid ve Zisserman (1997) ın çalışmasının güvenilirliği ve sağlamlığı, eşleme işlemi sonunda ortaya çıkan çoklu-eşleme problemini çözmek için uyguladıkları epipolar sıralama koşulundan gelmektedir. Fakat bu koşul her ne kadar problemi çözer gibi gözükse de, doğası gereği iki farklı problemi yaratmaktadır; (i) özellikle bina gibi nesnelere ait nispeten ince sayılabilecek doğrusal detayların eşlenmesini imkânsız hale getirmekte ve (ii) görülemeyen alanlarda oluşması muhtemel eşleme hatalarına karşı bir çözüm üretememektedir. Sonuç olarak, bugüne kadar gerçekleştirilen çalışmaların neredeyse tamamında stereo görüntülerde bire-bir çizgi eşleme için geliştirilmiş çeşitli ölçüt ve koşullar kullanmış, çizgilerin birbirleriyle olan ilişkileri dikkate alınmamıştır. Ancak, eşleme işlemi sırasında bu ilişkilerin dikkate alınması çok çeşitli yeni koşulların tanımlanmasına izin vermekte ve gerçekleştirilen eşleme işleminin kalitesini ve performansını arttırmaktadır. Bu çalışmada, stereo hava fotoğraflarından elde edilen iki boyutlu çizgilerin otomatik olarak eşlenmesi ve geri-çatımı amacıyla kullanılabilecek yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Stereo görüntülerden elde edilen çizgiler öncelikle çift-tabanlı olarak eşleştirilmiştir (Ok vd., 2010). Fakat çift-tabanlı eşleme yöntemi, kullanılan hava fotoğraflarının ultra yüksek çözünürlüklü doğası gereği her iki görüntüde de oluşabilecek bire-bir eşleme problemlerini tam olarak çözememektedir. Bu nedenle bu çalışmada, oluşması muhtemel çoklu-eşleme problemlerin çözülmesinde etkili olarak kullanılabilecek yeni bir yinelemeli son-işleme yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem üç yeni ölçüt (Daisy, Mükerrer ve Çift-Tabanlı Benzerlik) kullanmakta ve çoklu-eşleme problemlerinin çözümünde bu ölçütleri yinelemeli olasılık yöntemiyle bütünleştirmektedir. Yöntem sonucunda stereo görüntü çiftlerinde bire-bir eşlemeleri yapılan doğrusal çizgilerin üç boyutlu geri-çatımı fotogrametrik uzaysal düzlem kesişimi yöntemiyle gerçekleştirilmiştir.

2 Şekil 1. Tekrarlanan örüntü ve desenler 2. YÖNTEM 2.1 sal Kenar Tespiti ve Çift-Tabanlı Bu çalışmada, doğrusal çizgilerin çift-tabanlı olarak eşlenmesi için yeni bir yöntem kullanılmıştır (Ok vd., 2010). Burada, yöntemin ana kısımlarından kısaca bahsedilmiş, detaylarına ise girilmemiştir. Kısaca yöntem iki temel adımdan oluşmaktadır; (i) doğrusal kenar tespiti, (ii) elde edilen kenarların stereo görüntülerde çift-tabanlı olarak eşlenmesi. İlk aşamada stereo hava fotoğrafları bağımsız olarak ele alınmış ve görüntü işleme yöntemleri kullanılarak iki boyutlu doğrusal kenarlar çıkartılmıştır. Bu işlem sırasında literatürde var olan çalışmalardan farklı olarak hava fotoğraflarının doğasında bulunan çok-bant bilgisi her aşamada (ön-işleme, kenar bulma vb.) efektif olarak kullanılmış ve iki boyutlu kenarlar güncel bir doğrusal nesne çıkarıcı olan temel bileşenler analizi ile üretilmiştir. İkinci aşamada, stereo görüntülerden elde edilen doğrusal çizgiler, yeni bir çift-tabanlı (pair-wise) ilişkisel yöntem geliştirilerek eşleştirilmiştir. Sonuçta, stereo görüntülerdeki çift-tabanlı eşlemeler bir epipolar, üç geometrik, iki fotometrik, bir korelasyon ve bir spatiogram olmak üzere toplam 8 adet koşulun ağırlıklı benzerlik kriterine göre değerlendirilmesi sonucunda belirlenmiştir. Bütün koşullar ayrı ayrı 0 ile 1 değer aralığına normalize edilmiş ve değerlendirme sırasında ağırlıklar eşit olarak dağıtılmıştır. Bu değerlendirme sonucunda ilk görüntüden oluşturulan her bir çizgi çifti için en benzer çiftler diğer görüntüde belirlenmiştir. Çift-tabanlı eşlemenin bir sonucu olarak aynı çizgi üzerinde birden fazla eşleme gerçekleşebilmektedir. Yapılan inceleme ve analizler sonucunda, çift-tabanlı eşleme sonucunda meydana gelen çoklu-eşlemelerin genellikle birbirine çok yakın olarak çıkarılan ve hemen hemen aynı yönelime sahip olarak bulunan çizgiler üzerinde yoğunlaştığı anlaşılmıştır. Bu da yine, Şekil 1 de örnekleri verilen problemle (tekrarlanan örüntü ve desenler) doğrudan ilgili olup, iki temel nedenden dolayı oluşmaktadır; (i) birbirine çok yakın konumlanmış ve aynı nesneye (bina, yol vb.) ait olan çizgilerin çok benzer çift-tabanlı karakteristikleri bulunmakta, ve (ii) çift-tabanlı eşleme sırasında kullanılan koşulların testi sırasında kullanılan esnek eşik değerleri sonucu, birbirine çok yakın bulunan çizgiler bu eşik değerlerini kolaylıkla sağlayabilmektedirler. Bu nedenle, bu çalışmada, oluşan bu sorunları çözmek amacıyla yeni bir yinelemeli son-işleme yöntemi geliştirilmiştir. Yöntem, en benzer çizgilerin bulunması aşamasında geliştirilen üç yeni ölçütü kullanmaktadır. (i) Birinci ölçüt, Tola vd. (2010) tarafından alan-tabanlı görüntü eşleme amacıyla geliştirilmiş olan Daisy ölçütünü temel almakta ve bu ölçütü çizgilerin tampon bölgelerindeki gradyan yönelimlerinin hesaplanması için kullanmaktadır. Orijinal Daisy ölçütü nokta bazlı olduğundan, bu çalışmada ölçüt, doğrusal nesnelerin tampon bölgelerinde gradyan yönelimini hesaplamaya uygun hale getirilmiştir. (ii) İkinci ölçüt olan Mükerrer ise tüm çifttabanlı eşlemelerden hesaplanmakta olup bir çizginin birden fazla çizgi çiftinde yer alması sonucu ortaya çıkmaktadır. Bir başka ifadeyle, ilk görüntüden çizgi çiftlerinin oluşturulması sırasında bir çizgi birden fazla referans çizgi çiftinde yer almakta ve dolayısıyla eşleme sonucunda her çizgi için birden fazla mükerrer eşleme bilgisine ulaşılabilmektedir. Bu bilgi ise, hatalı eşlemelerin ayıklanması sırasında etkili bir şekilde kullanılabilmektedir. (iii) Üçüncü ölçüt ise çift-tabanlı eşlemeler için kullanılan koşulların tamamından üretilmiştir. Çift-tabanlı eşleme sırasında kullanılan bütün koşullar ayrı ayrı 0 ile 1 değer aralığına normalize edildiğinden, her bir çift-tabanlı eşlemede yer alan çizgiler sonuçta bir çift-tabanlı benzerlik değeri almakta ve bu bilgi hatalı eşlemelerin ayıklanması sırasında kullanılabilmektedir. Bu üç ölçüt, geliştirilen yinelemeli sonişleme yönteminde bütünleştirilmiş, bire-bir çizgi eşlemeleri en yakın/yakın oranlarının incelenmesi ve bu üç ölçütü barındıran son-benzerlik değerlendirilmesi sonucunda belirlenmiştir. 2.2 Geliştirilen Ölçütler Daisy Ölçütü Son yıllarda yapılan çalışmalarda, görüntüden elde edilen gradyan yönelim histogramlarının görüntü eşleme sırasında oluşan hatalara (belirli düzeye kadar) karşı çapraz-korelasyon ve piksel-farkı gibi klasik yöntemlere göre daha sağlam ve güvenilir oldukları bildirilmiştir (Lowe, 2004; Mikolajczyk ve Schmid, 2005; Bay vd., 2006). Alan-tabanlı eşleme sırasında kullanılan gradyan yönelim histogramlarının daha hızlı ve etkili bir şekilde hesaplanmasını sağlayan Daisy ölçütü ise Tola vd. (2010) tarafından geliştirmiştir. Çizgi-tabanlı eşleme literatüründe ise, gradyan yönelimlerini eşleme amacıyla kullanan sadece bir çalışma bulunmaktadır (Wang vd., 2009). Giriş bölümünde de açıkça belirttiğimiz üzere, sadece çizgilerin tampon bölgelerindeki bilgilere bağlı kalarak yapılan eşlemeler stereo hava fotoğraflarında ciddi eşleme problemleri yaratmaktadır. Fakat bu bilgiler, kesinlikle hatalı olan eşlemelerin tanımlanması ve ayıklanması sırasında yeni olanaklar sağlamaktadır. Bu çalışmada, son-işleme sırasında çizgilerin kenarlarında oluşturulan tampon bölgelerin değerlendirilmesi amacıyla Daisy ölçütü kullanılmıştır. Daisy ölçütünün, (i) gradyan yönelim histogramlarının hesaplanması işleminde sağladığı hız ve (ii) dairesel, simetrik şekli ve yön-bağımsız kernel yapısı sayesinde farklı yönelime sahip çizgiler için kolaylıkla uygulanabilmesi olmak üzere diğer gradyan tabanlı ölçütlere göre iki temel üstünlüğü bulunmaktadır. Bu çalışmada, çizgilerin kenarlarında oluşturulan tampon bölgelerdeki gradyan yönelimlerin efektif bir şekilde incelenmesi amacıyla sadece Daisy ölçütüne getirilen yenilikler açıklanmış, orijinal Daisy ölçütü ise açıklanmamıştır. Piksel tabanlı orijinal Daisy ölçütüne ile ilişkin detaylar ilgili referanstan incelenebilir (Tola vd., 2010). İlk olarak, Daisy nokta kümesinin merkez noktası her iki görüntüden elde edilen çizgilerin bire-bir hizalanması sonucu elde edilen ortak çizgi kısımlarının (Ok vd., 2010) merkezine oturtulmuştur. Devamında, her çizginin yönü temel alınarak nokta kümesi merkez noktası etrafında döndürülmüş ve gradyan vektörleri üzerinde her çizgi çifti için değişmezlik elde edilmiştir. Farklı bakış açılarının çizgiler üzerinde oluşturduğu perspektif hataların dikkate alınması amacıyla orijinal Daisy ölçütünde kullanılan sabit yarıçap (R) yerine her çizgi çifti için değişken yarıçap değerleri (R i ) kullanmış böylece her çizgi çiftinde çizgilerin tam üzerine düşen noktalar için tam perspektif değişmezlik elde edilmiştir. Fakat çizgilerin her iki

3 yanında bulunan bölgelere ait olan yüzeyler hakkında bu aşamada bir bilgi bulunmadığı için değişken yarıçap değerleri o kısımlar için de aynı tutulmuş ve değiştirilmeden kullanılmıştır. Bu değişikliklerden sonra, gradyan yönelim benzerliklerin hesaplanması sırasında Daisy nokta kümesi çizgilerin üst ve alt kısmı olmak üzere iki gruba ayrılmış ve bu kısımlar için iki adet sabit ikili maskeler {M m (x)} üretilmiştir. Bu sayede, çizgilerin her iki yanı için ayrı ayrı benzerlik testlerinin yapılabilmesi sağlanmıştır. Piksel-tabanlı benzerliklerin hesaplanması sırasında Tola vd. (2010) öklid farkına dayanan bir metrik önermiştir: 1, 1 Yukarıdaki eşitlikte S toplam nokta sayısını, M [k] ikili maskenin [k] k inci elemanını, D i ise i görüntüsü için hesaplanan D(x) içindeki h histogramının k inci elamanını tanımlamaktadır. Bu metrik, birçok durum için başarılı sonuçlar verse de, D i ve D j arasındaki çapraz-korelâsyonu dikkate almamaktadır. Bu nedenle bu çalışmada, çapraz-korelâsyonla ortak çalışabilecek yeni bir metrik (M S ) tanımlanmıştır: Yukarıdaki eşitlikte, (1) nolu eşitlikten farklı olarak ikili maskelere ait nokta sayılarının her durumda aynı olmasından dolayı normalizasyon katsayısı çıkarılmıştır. Sonuç olarak üretilen tüm M S değerleri 0 ile 1 arasında değerler almakta ve benzerlik hesaplanmasında daha seçici davranmak amacıyla paydadaki sonuç değerinin karesi alınmaktadır. (2) nolu eşitliğin yanı sıra çapraz-korelâsyon ise şeklinde tanımlanmıştır. Eşitlikte yer alan µ ( ) ve s( ) ise sırasıyla ortalama ve standart sapma operatörlerini tanımlamaktadır. Yine (3) nolu eşitlikte, bir önceki eşitlikte de olduğu üzere hesaplanan değerlerin karesi alınmış, böylece yüksek benzerliğe sahip değerlerin ağırlığı arttırılmıştır. Son olarak, (2) ve (3) nolu eşitliklerde hesaplanan değerler, her bir çizgi çifti için alt ve üst olmak üzere ayrı ayrı olarak hesaplandığı için, çizgi eşleme işlemi sırasında kullanılacak olan yeni Daisy ölçütü (Sim D ):,,, 3 4 şeklinde tanımlanmıştır. Eşitlikte ( ) + ve ( ) sırasıyla max(a, b) ve min(a, b) operatörlerini tanımlamaktadır Mükerrer Ölçütü Bu çalışmada, çoklu-eşleme hatalarından kaynaklanan problemleri çözmede kullanılabilecek yeni bir ölçüt geliştirilmiştir. Bu ölçüt tüm çift-tabanlı eşlemelerden hesaplanmakta olup bir çizginin birden fazla referans çizgi çiftinde yer alması sonucu ortaya çıkan mükerrer eşleme bilgisine dayanmaktadır. Geliştirilen ölçütün ana fikri Şekil 2 de verilmiştir. Şekilde stereo görüntüden çıkarılmış iki-boyutlu çizgiler gösterilmiş ve bu iki görüntü için sadece #1 nolu çizgiyi içeren eşleme sonuçları Çizelge 1 de verilmiştir. Çizelge 1a ilk kolonda sol görüntüde oluşturulan çizgi çiftleri, ikinci kolonda Şekil 2. Stereo görüntülerden elde edilen çizgiler. Çift-tabanlı Çizgi 1 2 a b 1 a e 1 3 a b 2 3 b 1 4 a c 4 c 1 5 e d 5 d 1 6 a f 6 f Çizelge 1. Çift-tabanlı eşleme sonuçları ve bu sonuçlardan üretilen çizgi eşleme çizelgesi. ise bu oluşturulan çizgi çiftleri için çift-tabanlı eşleme sonucunda sağ görüntüde seçilen en benzer çizgi çiftleri verilmiştir. Çizelge 1b ise çift-tabanlı eşlemelerden yola çıkarak elde edilen bire-bir çizgi eşlemelerini belirtmektedir. Çizelge 1a detaylı olarak incelendiğinde #1 nolu çizgi toplam 5 farklı referans çizgi çiftinde yer almıştır. Yine Çizelge 1b den anlaşıldığı üzere, #1 nolu çizgi için çift-tabanlı eşleme sonucunda iki farklı (#a ve #e) çizginin eşlendiği görülmektedir. Ancak Şekil 2 den kolaylıkla görülebileceği üzere sol görüntüde bulunan #1 nolu çizgi sağ görüntüde yanlız #a nolu çizgi ile doğru olarak eşleşmektedir ve diğer eşleme (#e) hatalıdır. Burada oluşan eşleme problemini çözmek için Çizelge 1a da #1 nolu çizgi için oluşan mükerrer eşleme bilgisi efektif bir şekilde kullanılabilmektedir. Bir başka ifadeyle, #1 nolu çizgi için Çizelge 1b de verilen her iki eşleme için (#a ve #e) çift-tabanlı eşleme sayıları Çizelge 1a dan hesaplanmaktadır. Sonuçta, doğru eşleme için (#a) fazla sayıda tekrarlı eşleme gerçekleşmekte (toplam 4 adet), buna karşın hatalı eşleme (1 adet) ise daha az sayıda tekrar etmektedir. Böylece sayı bakımından mükerrer doğru eşleme sayısı mükerrer hatalı eşleme sayısını geçmekte ve hatalı eşleme veya eşlemeler ortaya çıkarılmaktadır. Fakat stereo görüntülerdeki farklı bakış açıları ve çift-tabanlı eşleme sırasında tanımlanan esnek eşik değerleri sonucu elde edilen eşlemelerde, nadiren de olsa hatalı eşlemelerin sayısı doğru eşlemelere eşit veya fazla olabilmektedir. Dolayısıyla tekrarlanan eşlemelerin yalnızca toplam sayısı temel alındığında eşleme sonucu hatalı olabilmektedir. Bu durumun önüne geçebilmek için eşlemelere her çizgi çifti arasında hesaplanan ve görüntü düzleminde minimum mesafeyi dikkate alan ağırlıklar atanmıştır. Sonuçta çizgi eşleme işlemi sırasında kullanılacak olan yeni mükerrer eşleme ölçütü (Sim R ): 1, 5 0 and 0 şartları geçerli olmak üzere, tanımlanmıştır. Eşitlikte, N her çizgi için bulunan mükerrer eşleme sayısını, d ij her bir çizgi çiftinde bulunan çizgilerin (l i ve l j ) arasında hesaplanan piksel-tabanlı minimum mesafeyi, L ve R ise sırasıyla sol ve sağ görüntüyü belirtmektedir.

4 2.2.3 Çift-Tabanlı Benzerlik Ölçütü Stereo görüntülerdeki çift-tabanlı eşlemeler bir epipolar, üç geometrik, iki fotometrik, bir korelasyon ve bir spatiogram olmak üzere toplam 8 adet koşulun ağırlıklı benzerlik kriterine göre değerlendirilmesi sonucunda belirlenmiştir (Ok vd., 2010). Bütün koşullar ayrı ayrı olarak 0 ile 1 değer aralığına normalize edilmiş ve her eşleme için hesaplanan toplam benzerlik (Θ T ) tüm koşulların ortalaması olarak alınmıştır. Her çift-tabanlı eşleme için hesaplanan bu toplam benzerlik değeri (Θ T ) ise sonuç olarak her eşlemenin performansı hakkında da bir ipucu vermektedir. Dolayısıyla, bir çizgi birden fazla çift-tabanlı eşlemede yer almış ise, her çizgi için Çift-Tabanlı Benzerlik Ölçütü (Sim Q ), 1 6 şeklinde hesaplanabilir. (6) nolu eşitlikte, q ile belirlenen çift-tabanlı ilişkideki toplam benzerliği belirtmektedir. 2.3 Geliştirilen Son-İşleme Yöntemi Bu çalışmada, çift-tabanlı eşleme sonucunda oluşması muhtemel çoklu-eşleme problemlerin çözülmesinde etkili olarak kullanılabilecek yeni bir yinelemeli son-işleme yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem bölüm 2.2 de detayları verilen üç yeni ölçütü kullanmakta ve çoklu-eşleme problemlerinin çözümünde bu ölçütleri yinelemeli olasılık yöntemiyle bütünleştirmektedir. Son-işleme aşamasının ilk kısmında Daisy (Sim D ) ve Mükerrer (Sim R ) ölçütleri beraber kullanılarak çift-tabanlı eşlemeler sonucunda elde edilen eşlemeler arasından hatalı olan eşlemeler temizlenmeye çalışılmıştır. Bu aşamada bu ölçütler üzerine herhangi bir sabit eşik değeri tanımlamak yerine, ilk olarak Lowe (2004) tarafından önerilen bir metod olan en yakın/yakın benzerlik oranları (NNDR) üzerinden bir eşik değeri belirlenmiştir. Böylece, kullanıcı tarafından devamlı değiştirilmesi gereken bir eşik değeri tanımlamak yerine, çizgi eşleme probleminde farklı veri setleri üzerinde de rahatlıkla kullanılabilecek eşik değerleri belirlenmiştir. Çok sayıdaki verisetleri analizi sonucunda NNDR eşik değerleri, Daisy ölçütü için ratio D = 0.1 ve Mükerrer ölçütü için ratio R = 0.35 seçilmiş ve bu oranların altında kalan eşlemelerin kesinlikle hatalı olduğu anlaşıldığından baştan elenmiştir. Fakat eşlemeler çift-tabanlı olarak gerçekleştirildiğinden herhangi bir çift içindeki sadece bir eşleme hatalı olabilmekte ve elenebilmektedir. Bu durumda, çift içindeki diğer eşleme otomatik olarak hatalı kabul edilmemiş, sadece o çizgiye ait Mükerrer (Sim R ) ve Çift-Tabanlı Benzerlik (Sim Q ) ölçütleri güncellenmiştir. Bu aşamadan sonra, çoklu-eşleme barındıran çizgilerin doğru eşlemelerine karar vermek amacıyla yinelemeli bir sonbenzerlik değerlendirilmesi yapılmıştır. Bu aşamada, bir çizgi için tüm aday çizgiler seçilmiş ve son-benzerlik değerlendirilmesi Daisy (Sim D ), Mükerrer (Sim R ) ve Çift-Tabanlı Benzerlik (Sim Q ) ölçütlerinin ağırlıklı lineer kombinasyonu alınarak yapılmıştır:... 7 Analizler sonucunda, Mükerrer (Sim R ) ölçütünün kullanılan üç ölçüt arasında en güvenilir ve sağlam ölçüt olduğu anlaşıldığından, eşitlikte ölçütler için kullanılan ağırlıklar {w D, w R, w Q } = {1/4, 1/2, 1/4} şeklinde tanımlanmıştır. (7) nolu eşitlikten de kolayca anlaşılacağı üzere, tüm aday çizgiler arasından doğru eşleme olarak seçilecek çizgi, Benzerlik Ölçütünde (Sim T ) en yüksek değeri veren olacaktır. Fakat bu sırada, seçilen doğru eşlemeyle çelişen diğer çizgiler direk olarak hatalı olarak etiketlenmemiş, hatalı olan eşlemelere karar verilmesinden önce doğrusallık testi uygulanmıştır. Bu testin uygulanma sebebi ise, herhangi bir çizgi diğer görüntüde birden fazla çizgi ile doğru olarak eşleşebilmektedir (Şekil 2 de verilen çizgiler 2-3 ve b ) ve bu durumda meydana gelen çoklu-eşlemelerden birden fazlası doğru olmaktadır. Dolayısıyla, doğru eşleme ile aynı doğrultuda bulunan çizgilerde doğru olarak kabul edilmelidir. Sonuç olarak, sadece farklı doğrultuda olan çizgiler hatalı olarak etiketlenmiş ve bir önceki aşamada olduğu gibi yine çift-tabanlı eşleme bilgileri güncellenerek silinmiştir. Bu sayede her yineleme sonucunda hatalı olarak etiketlenen çizgilere ait bilgiler Mükerrer (Sim R ) ve Çift-Tabanlı Benzerlik (Sim Q ) ölçütlerinden silinmiş ve bu sayede bir sonraki yinelemede kullanılan Sim R ve Sim Q değerleri daha güvenilir hale gelmiştir. Son-işleme sırasındaki yineleme döngüsü, tüm çift-tabanlı eşlemelerdeki çoklu-eşlemelerden kaynaklanan belirsizlikler ortadan kalkıncaya kadar devam etmektedir. Fakat günümüze kadar geliştirilen tüm yöntemlerde olduğu gibi, eğer bir görüntüde bulunan bir çizginin herhangi bir sebepten dolayı (görülemeyen alanlar, kenar bulma vb.) diğer görüntüde gerçek eşleniği yoksa ve bu çizgi çift-tabanlı eşleme sırasında hatalı olarak bir başka çizgiyle eşlenmişse, bu eşleme sistem tarafından hatalı olarak tanımlanamamaktadır. Bu problemi çözmek için literatürdeki yöntemler kullandıkları ölçüte global eşik değeri koymaktadırlar. Bu çalışmada, geliştirilen ölçütler üzerine tanımlanabilecek yeni bir iki aşamalı eşikleme metodu geliştirilmiştir. Son-işleme sırasında her döngü sonucunda Mükerrer (Sim R ) değerleri güncellendiğinden, tüm yineleme döngüsü tamamlandığında tüm eşlemeler için elde edilen Sim R değerleri oldukça güvenilir olmaktadır. Bu da yukarıda açıklanan problemin çözülmesinde oldukça kolaylık sağlamakta ve yeni bir bakış açısı getirmektedir. Son işleme sonucunda geriye kalan hatalı eşlemeler doğru eşlemelere oranla çok daha az sayıda yer aldıklarından, hatalı eşlemeler için elde edilen Sim R değerleri doğru olan eşlemelere oranla düşük seviyede kalmaktadır. Bu bilgi, iki aşamalı global bir eşikleme metodunun kullanılmasına olanak sağlamaktadır: (i). (ii). & Analizler sonucunda tüm eşlemeler tarafından global bir Daisy ölçütü (Sim D ) eşik değerinin 0.2 sağlanması gerektiği anlaşılmıştır. Ancak çizgilerin tampon bölgelerinin elde edilen bilgilerin benzer olması sonucu, bazı hatalı eşlemeler bu eşik değerini rahatlıkla sağlayabilmektedir. Eşik değerini arttırmak ise sorunu kısmen çözse de birçok doğru eşlemeyi de silebilmekte ve sonuçta eşleme performansı düşmektedir. Bu nedenle, ikinci eşiklemede Daisy ölçütü (Sim D ) eşik değeri oldukça yüksek tutularak ( 0.85) aynı zamanda Mükerrer (Sim R ) değerleri de 0.5 incelenmiş, böylece doğru eşlemelerin elenmesinin önüne geçilmiştir. Bu sayede, geriye kalan hatalı eşlemelerin birçoğu elenirken herhangi bir doğru eşlemenin elenmesinin önüne geçilmiştir. Son aşamada ise stereo görüntü çiftlerinde otomatik eşlemeleri yapılan çizgilerin üç boyutlu geri-çatımı, yine otomatik olarak uzaysal düzlem kesişimi ile gerçekleştirilmiştir (Şekil 3).

5 3. TEST ALANLARI VE ELDE EDİLEN SONUÇLAR C2 C1 N1 Geliştirilen yaklaşımın performansı Almanya dan seçilen dört farklı test alanında değerlendirilmiştir. Tüm test alanları, Alman Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği nin (DGPF) de resmi test sahası olan Stuttgart Vaihingen yerleşim bölgesinin DMC kamerasıyla %70 boyuna bindirmeli çekilmiş 8 cm çözünürlüklü görüntülerinin kapsadığı alanlardan seçilmiştir (Cramer ve Haala, 2009). Test alanları çeşitli yerleşim karakteristiklerine göre özel olarak seçilmiş olup, test alanlarında bulunan yapılar çok farklı karakteristikte çatı tipleri (düz/beşik/karmaşık) ve yerleşim şekilleri barındırmaktadır (Şekil 4). q2 q1 N2 p1 p2 Görüntü 1 Q12(X, Y, Z) P12(X, Y, Z) Görüntü 2 Obje Uzayı (X, Y, Z) Şekil 3. Fotogrametrik uzaysal düzlem kesişimi yöntemi (c) (d) (e) (f) (%98.4) 18 (%1.6) (%98.8) 14 (%1.1) (%98.6) 27 (%1.4) (%97.8) (h) (g) Şekil 4. Geliştirilen yöntemin sol (a-c-e-g) ve sağ (b-d-f-h) stereo görüntülerdeki eşleme sonuçları. 19 (%2.1)

6 Stereo görüntülerde epipolar çizgisi boyunca 50 m ( 162 piksel) uzunluğunda bir arama alanı tanımlanmış ve sonuçta otomatik olarak yapılan eşlemeler manuel olarak üretilen verilerle değerlendirilmiştir. Elde edilen eşleme sonuçları yine Şekil 4 te verilmiştir. Tüm test alanları için elde edilen çizgilerin %55 ve üstü bir oranı otomatik olarak eşleştirilmiş ve elde edilen bu eşlemelerin %98 ve üzeri bir oranı doğru eşleme olarak bulunmuştur. Tüm test alanlarında birbirlerinden çok farklı özellikte yapılar bulunmasına rağmen, çok yakın doğruluk seviyelerine ulaşılması geliştirilen yaklaşımın görüntü eşleme açısından başarısını ve sağlamlığını ortaya koymaktadır. Geriçatım işlemi sonunda üç boyutlu olarak elde edilen doğrusal çizgiler (Şekil 5c), test alanının 3.4 cm doğrulukla elde edilmiş referans LIDAR nokta kümesi verisi kullanılarak üç boyutlu olarak karşılaştırılmış ve sonuçta toplam RMS hata değeri 13.6 cm (1.7 piksel) olarak hesaplanmıştır (Ok vd., 2010). Referans verisinin içerdiği hata değeri ve kullanılan görüntünün çözünürlük değerinin 8 cm olduğu düşünüldüğünde üretilen üç boyutlu doğrusal çizgilerin hassasiyet değerinin hedeflenen seviyeyi rahatlıkla yakaladığı anlaşılmıştır. Lidar vb.) ihtiyaç duymaması ve epipolar sıralama gibi problemli bir koşul kullanmamasıdır. İleriye dönük olarak, stereo görüntüler için geliştirilen bu yöntemin yeni kameralar ve görüntüleme sistemleri tarafından daha fazla sayıda ( 3) bindirmeli görüntü sağlanması durumunda nasıl uyarlanabileceği ve/veya geliştirilebileceği araştırılmaktadır. TEŞEKKÜR Bu çalışmada kullanılan Vaihingen veriseti Alman Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği (DGPF) tarafından sağlanmıştır: KAYNAKLAR Bay, H., Tuytelaars, T., ve Van Gool, L., SURF: Speeded Up Robust Features. In: European Conf. Computer Vision. Cramer, M., ve Haala, N., DGPF Project: Evaluation of digital photogrammetric aerial based imaging systems overview and results from the pilot centre. In: International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XXXVIII (1-4-7/W5), CD-ROM. Herbert, B., Vittorio, F., ve Luc, V.G., Wide-baseline Stereo Matching with Line Segments, in: IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Mikolajczyk, K., ve Schmid, C., A Performance Evaluation of Local Descriptors. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 27(10), pp Lowe, D.G., Distinctive Image Features from Scale Invariant Keypoints, International Journal of Computer Vision, 20(2), pp Ok, A.O., Wegner, J.D., Heipke, C., Rottensteiner, F., Soergel, U., ve Toprak, V., A New Straight Line Reconstruction Methodology From Multi-Spectral Stereo Aerial Images. Proceedings of Photogrammetric Computer Vision and Image Analysis Conference, Paris, IntArchPhRS Vol. 38(3A), pp (c) Şekil 5. (a, b) Stereo görüntü ve eşlemeler, (c) geri-çatım işlemi sonunda üç boyutlu olarak elde edilen doğrusal çizgiler. 4. SONUÇ VE ÖNERİLER Bu çalışmada, stereo hava fotoğraflarından elde edilen çizgilerin otomatik olarak eşlenmesi ve geri-çatımı amacıyla kullanılabilecek yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Çift-tabanlı eşlemeler sonucu oluşan hataların büyük bir kısmı geliştirilen son-işleme yöntemi ile başarılı bir şekilde temizlenmiştir. Test alanlarından elde edilen performans değerleri incelendiğinde, geliştirilen yaklaşımın otomatik görüntü eşleme açısından başarılı ve sağlam olduğu anlaşılmaktadır. Geliştirilen yöntemi literatürde varolan diğer çizgi eşleme yöntemlerinden ayıran en önemli özelliği, eşleme işlemi sırasında çizgilerin birbirleriyle olan ilişkilerini çift-tabanlı olarak dikkate alması ve bu sayede görüntülerde sıkça karşılaşılan tekrarlanan örüntü ve desenler problemine karşı sağladığı başarıdır. Yöntemin diğer önemli avantajları ise görüntü eşleme sırasında herhangi bir ek veriye (stereo DSM, Schmid, C., ve Zisserman, A., Automatic Line Matching Across Views. In: Proceedings of CVPR, pp Scholze, S., Moons, T., Ade, F., ve Van Gool, L., Exploiting Color for Edge Extraction and Line Segment Stereo Matching. In: IAPRS, pp Tola E., Lepetit, V., ve Fua, P., DAISY: An Efficient Dense Descriptor Applied to Wide-Baseline Stereo. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 32(5), pp Wang, Z., Wu, F., ve Hu, Z., MSLD: A Robust Descriptor for Line Matching. Pattern Recognition 42, pp Zhang, C., ve Baltsavias, E. P., Edge matching and 3D road reconstruction using knowledge-based methods, Schriftenreihe der Fachrichtung Geodaesie, Darmstadt, Germany, 10, pp Zhang, L., Automatic Digital Surface Model (DSM) Generation from Linear Array Images, PhD Thesis, Swiss Institute of Technology Zurich.

ÇOK BANTLI STEREO HAVA FOTOĞRAFLARINDAN DOĞRUSAL ÇİZGİLERİN OTOMATİK GERİ-ÇATIMI İÇİN YENİ BİR YAKLAŞIM

ÇOK BANTLI STEREO HAVA FOTOĞRAFLARINDAN DOĞRUSAL ÇİZGİLERİN OTOMATİK GERİ-ÇATIMI İÇİN YENİ BİR YAKLAŞIM ÇOK BANTLI STEREO HAVA FOTOĞRAFLARINDAN DOĞRUSAL ÇİZGİLERİN OTOMATİK GERİ-ÇATIMI İÇİN YENİ BİR YAKLAŞIM A.Ö. Ok 1, J.D. Wegner 2, C. Heipke 2, F. Rottensteiner 2, U. Sörgel 2, V. Toprak 1 1 Orta Doğu Teknik

Detaylı

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ Naci YASTIKLI a, Hüseyin BAYRAKTAR b a Yıldız Teknik Üniversitesi,

Detaylı

HAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ

HAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ Akdeniz Üniversitesi Uzay Bilimleri ve Teknolojileri Bölümü Uzaktan Algılama Anabilim Dalı HAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ Dr.Nusret

Detaylı

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması 1 Giriş Binnur Kurt, H. Tahsin Demiral, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Maslak, 80626 İstanbul {kurt,demiral,gokmen}@cs.itu.edu.tr

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 7 SIFT ve Öznitelik Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntü mozaikleme, panorama oluşturma gibi tüm uygulamalar için öncelikle ilgili görüntülerin

Detaylı

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak

Detaylı

FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI

FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI Fotg.D.Bşk.lığı, yurt içi ve yurt dışı harita üretimi için uydu görüntüsü ve hava fotoğraflarından fotogrametrik yöntemlerle topoğrafya ve insan yapısı detayları

Detaylı

Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK. 2 Şubat 2007

Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK. 2 Şubat 2007 AVUÇ İZİ VE PARMAK İZİNE DAYALI BİR BİYOMETRİK TANIMA SİSTEMİ Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK İstanbul Bilgi Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri 2 Şubat 2007 Biyometrik Biyometrik, kişileri

Detaylı

Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras)

Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras) Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras) Klasik fotogrametrik görüntü alımındaki değişim, dijital kameraların gelişimi ile sağlanmaktadır. Dijital görüntü, analog görüntü ile kıyaslandığında önemli

Detaylı

İçerik Fotogrametrik Üretim 2 Fotogrametri 2 Hava Fotogrametrisi...2 Fotogrametrik Nirengi 3 Ortofoto 4 Fotogrametrik İş Akışı 5 Sayısal Hava

İçerik Fotogrametrik Üretim 2 Fotogrametri 2 Hava Fotogrametrisi...2 Fotogrametrik Nirengi 3 Ortofoto 4 Fotogrametrik İş Akışı 5 Sayısal Hava İçerik Fotogrametrik Üretim 2 Fotogrametri 2 Hava Fotogrametrisi...2 Fotogrametrik Nirengi 3 Ortofoto 4 Fotogrametrik İş Akışı 5 Sayısal Hava Kameralarının Sağlayacağı Faydalar.7 Pramit Oluşturma.10 Kolon

Detaylı

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa

Detaylı

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI Hüseyin GÜNEŞ 1, Alper BURMABIYIK 2, Semih KELEŞ 3, Davut AKDAŞ 4 1 hgunes@balikesir.edu.tr Balıkesir

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 9 Stereo Görüntüleme Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Tek Kamera Geometrisi??? x Tek Kamera Geometrisi Tek Kamera Geometrisi İğne Deliği Kamera Modeli ) /, / ( ),, (

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 10 Nesne / Yüz Tespiti ve Tanıma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Nesne Tespiti Belirli bir nesnenin sahne içindeki konumunun tespitidir Tespit edilecek nesne önceden

Detaylı

İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ

İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ ÖZEL EGE LİSESİ İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ HAZIRLAYAN ÖĞRENCİLER: Ceren KÖKTÜRK Ece AYTAN DANIŞMAN ÖĞRETMEN: A.Ruhşah ERDUYGUN 2006 İZMİR AMAÇ Bu çalışma ile, güvenlik amacıyla kullanılabilecek bir

Detaylı

STERO ASTER UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN SAYISAL YÜKSEKLİK MODELİ OLUŞTURMA VE DOĞRULUK ANALİZLERİ

STERO ASTER UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN SAYISAL YÜKSEKLİK MODELİ OLUŞTURMA VE DOĞRULUK ANALİZLERİ STERO ASTER UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN SAYISAL YÜKSEKLİK MODELİ OLUŞTURMA VE DOĞRULUK ANALİZLERİ Ali Özgün OK ve Mustafa TÜRKER Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Jeodezi ve Coğrafi Bilgi

Detaylı

Fethiye ÖÇK Bölgesi Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı Değişim Tespiti

Fethiye ÖÇK Bölgesi Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı Değişim Tespiti Fethiye ÖÇK Bölgesi Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı Değişim Tespiti Kurum adı: T.C. Çevre ve Orman Bakanlığı Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı, Özel Çevre Koruma Kurumu Başkanlığı Proje durumu: Tamamlandı. Proje

Detaylı

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak

Detaylı

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan Algılama Teknolojileri Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 11 Hiperspektral Görüntülerde Kümeleme ve Sınıflandırma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Sınıflandırma Sınıflandırma işleminin amacı, her piksel vektörüne bir ve

Detaylı

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİ

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİ YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİ ÖZET Naci YASTIKLI a, Hüseyin BAYRAKTAR b a Yıldız Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 34220, Davutpaşa,

Detaylı

Arş.Gör.Hüseyin TOPAN - http://jeodezi.karaelmas.edu.tr 1

Arş.Gör.Hüseyin TOPAN - http://jeodezi.karaelmas.edu.tr 1 Mikrodalga radyometre UZAKTAN ALGILAMADA GÖRÜNTÜLEME SİSTEMLERİ Hüseyin TOPAN Algılayıcı Pasif amaçlı olmayan amaçlı Manyetik algılayıcı Gravimetre Fourier spektrometresi Diğerleri Optik Film tabanlı Dijital

Detaylı

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ Yasemin ŞİŞMAN, Ülkü KIRICI Sunum Akış Şeması 1. GİRİŞ 2. MATERYAL VE METHOD 3. AFİN KOORDİNAT DÖNÜŞÜMÜ 4. KALİTE KONTROL 5. İRDELEME

Detaylı

ENDÜSTRİYEL ALANLARDAKİ DAİRESEL PETROL VE YAĞ ÜRÜNLERİ (POL) DEPOLARININ YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN OTOMATİK TESPİTİ

ENDÜSTRİYEL ALANLARDAKİ DAİRESEL PETROL VE YAĞ ÜRÜNLERİ (POL) DEPOLARININ YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN OTOMATİK TESPİTİ ENDÜSTRİYEL ALANLARDAKİ DAİRESEL PETROL VE YAĞ ÜRÜNLERİ (POL) DEPOLARININ YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN OTOMATİK TESPİTİ Ali Özgün Ok Nevşehir H.B.V. Üniversitesi, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği

Detaylı

Dünya CBS Günü 2015. 19 Kasım 2015, Ankara

Dünya CBS Günü 2015. 19 Kasım 2015, Ankara Dünya CBS Günü 2015 19 Kasım 2015, Ankara Amaç Projenin amacı; kentsel analiz, planlama, tasarım ve karar destek süreçlerinin iyileşmesine katkı sağlamak amacıyla 3 Boyutlu Kent Veri Modelinin ve örnek

Detaylı

ORM 7420 ORMAN KAYNAKLARININ PLANLANMASINDA UYGU GÖRÜNTÜLERİNİN KULLANILMASI

ORM 7420 ORMAN KAYNAKLARININ PLANLANMASINDA UYGU GÖRÜNTÜLERİNİN KULLANILMASI ORM 7420 ORMAN KAYNAKLARININ PLANLANMASINDA UYGU GÖRÜNTÜLERİNİN KULLANILMASI Yrd. Doç. Dr. Uzay KARAHALİL III. Hafta (Uyduların Detay Tanıtımı Sunum Akışı Doğal Kaynak İzleyen Uygular Hangileri Uyduların

Detaylı

olmak üzere 4 ayrı kütükte toplanan günlük GPS ölçüleri, baz vektörlerinin hesabı için bilgisayara aktarılmıştır (Ersoy.97).

olmak üzere 4 ayrı kütükte toplanan günlük GPS ölçüleri, baz vektörlerinin hesabı için bilgisayara aktarılmıştır (Ersoy.97). 1-) GPS Ölçülerinin Yapılması Ölçülerin yapılacağı tarihlerde kısa bir süre gözlem yapılarak uydu efemerisi güncelleştirilmiştir. Bunun sonunda ölçü yapılacak bölgenin yaklaşık koordinatlarına göre, bir

Detaylı

RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ

RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Journal of Naval Science and Engineering 2009, Vol 5, No2, pp 89-97 RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Öğr Kd Bnb Mustafa Yağımlı Elektrik/Elektronik Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

FARKLI BİNDİRME ORANLARININ SAYISAL YÜZEY MODELİ DOĞRULUĞUNA ETKİSİ-ANKARA 3 BOYUTLU ŞEHİR MODELİ ÖRNEĞİ

FARKLI BİNDİRME ORANLARININ SAYISAL YÜZEY MODELİ DOĞRULUĞUNA ETKİSİ-ANKARA 3 BOYUTLU ŞEHİR MODELİ ÖRNEĞİ FARKLI BİNDİRME ORANLARININ SAYISAL YÜZEY MODELİ DOĞRULUĞUNA ETKİSİ-ANKARA 3 BOYUTLU ŞEHİR MODELİ ÖRNEĞİ A. KAYI, G.ARASAN, A. YILMAZ, M. ERDOĞAN, O.ALP, A.OKUL HGK, Harita Genel Komutanlığı, 06260 Çankaya

Detaylı

9. SINIF Geometri TEMEL GEOMETRİK KAVRAMLAR

9. SINIF Geometri TEMEL GEOMETRİK KAVRAMLAR TEMEL GEOMETRİK KAVRAMLAR 9. SINIF Geometri Amaç-1: Nokta, Doğru, Düzlem, Işın ve Uzayı Kavrayabilme. 1. Nokta, doğru, düzlem ve uzay kavramlarım açıklama. 2. Farklı iki noktadan geçen doğru sayışım söyleme

Detaylı

2013 2014 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KONULARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ ALT ÖĞRENME. Örüntü ve Süslemeler

2013 2014 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KONULARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ ALT ÖĞRENME. Örüntü ve Süslemeler 2013 2014 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KONULARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ SÜRE ÖĞRENME Ay Hafta D.Saati ALANI EYLÜL 2 Geometri 2 3 Geometri 2 Geometri 2 Olasılıkve ALT

Detaylı

TOPRAKTA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-400.2014.

TOPRAKTA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-400.2014. TOPRAKTA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI Rapor No: KAR-G3RM-400.2014.02 Koordinatör: Dr. Fatma AKÇADAĞ 24 Aralık 2014 Gebze/KOCAELİ

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 16 Sayı: 48 sh. 9-20 Eylül 2014

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 16 Sayı: 48 sh. 9-20 Eylül 2014 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 16 Sayı: 48 sh. 9-20 Eylül 2014 NESNE MODELLEME: VİDEO İMGELERİ KULLANILARAK F-MATRİSİNİN HESAPLANMASI (OBJECT MODELLING: CALCULATION OF F-MATRIX

Detaylı

Kanonik Korelasyon Analizi ile Düşük Çözünürlüklü Görüntülerden Yüz Tanıma

Kanonik Korelasyon Analizi ile Düşük Çözünürlüklü Görüntülerden Yüz Tanıma Kanonik Korelasyon Analizi ile Düşük Çözünürlüklü Görüntülerden Yüz Tanıma Face Recognition from Low Resolution Images Using Canonical Correlation Analysis B. Şen 1 and Y. Özkazanç 2 1 Karel Elektronik,

Detaylı

Kan Damarı Genişliği Değişiminin Ölçülmesinde Medikal Görüntü İşlemenin Uygulanması

Kan Damarı Genişliği Değişiminin Ölçülmesinde Medikal Görüntü İşlemenin Uygulanması Kan Damarı Genişliği Değişiminin Ölçülmesinde Medikal Görüntü İşlemenin Uygulanması Öğr. Gör. İsmail KAHRAMAN, Uzm. Vildan BAYRAM, Prof.Dr. Ertuğrul Ercan, Doç.Dr. Bahadır Kırılmaz Çanakkale 18 Mart Üniversitesi

Detaylı

PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI

PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI Proje Yüklenicisi: Yeditepe Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi

Detaylı

ÜÇ BOYUTLU BİNA MODELLERİ İÇİN OTOMATİK BİNA YÜZ DOKUSU ÇIKARIMI

ÜÇ BOYUTLU BİNA MODELLERİ İÇİN OTOMATİK BİNA YÜZ DOKUSU ÇIKARIMI TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı 11 15 Mayıs 2009, Ankara ÜÇ BOYUTLU BİNA MODELLERİ İÇİN OTOMATİK BİNA YÜZ DOKUSU ÇIKARIMI E. Sümer 1, M. Türker

Detaylı

LIDAR VE YERSEL LAZER TARAYICI SİSTEMLERİ. Yersel Lazer Tarayıcı Hakkında Genel Bilgi

LIDAR VE YERSEL LAZER TARAYICI SİSTEMLERİ. Yersel Lazer Tarayıcı Hakkında Genel Bilgi LIDAR VE YERSEL LAZER TARAYICI SİSTEMLERİ LIDAR (Light Detection and Ranging) bir hava taşıtı ya da yersel tarayıcılar tarafından elde edilir. Bazı uygulamalarda sayısal kamera görüntüleri ile birlikte

Detaylı

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım; İÇ ÇARPIM UZAYLARI 7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;.= 1 1 + + Açıklanmış ve bu konu uzunluk ve uzaklık kavramlarını açıklamak için kullanılmıştır. Bu bölümde öklit

Detaylı

Poisson Denklemiyle İyileştirilmiş Fotomontaj

Poisson Denklemiyle İyileştirilmiş Fotomontaj Poisson Denklemiyle İyileştirilmiş Fotomontaj Bekir DİZDAROĞLU Bilgisayar Mühendisliği Bölümü www.bekirdizdaroglu.com : R, bir imge olsun ve x, y 2 R bölgesinde tanımlı gri düzeyli p şeklinde temsil edilsin.

Detaylı

GIDA MADDELERİNDE NEM, KÜL, YAĞ VE PROTEİN TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU

GIDA MADDELERİNDE NEM, KÜL, YAĞ VE PROTEİN TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU GIDA MADDELERİNDE NEM, KÜL, YAĞ VE PROTEİN TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELER LABORATUVARI Rapor No: KAR-G3RM-500.2014.02 Koordinatör: Dr. Fatma AKÇADAĞ

Detaylı

RÜZGAR YÜKÜNÜN BİR TİCARİ ARAÇ SERVİS KAPISINA OLAN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ

RÜZGAR YÜKÜNÜN BİR TİCARİ ARAÇ SERVİS KAPISINA OLAN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ RÜZGAR YÜKÜNÜN BİR TİCARİ ARAÇ SERVİS KAPISINA OLAN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ Melih Tuğrul, Serkan Er Hexagon Studio Araç Mühendisliği Bölümü OTEKON 2010 5. Otomotiv Teknolojileri Kongresi 07 08 Haziran

Detaylı

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri SUNU PLANI AMAÇ OPEN CV GÖRÜNTÜ EŞİKLEME KENAR BULMA ŞEKİL BULMA GÖRÜNTÜ GENİŞLETME VE BOZMA GÖRÜNTÜ DOLDURMA AFFİNE DÖNÜŞÜMÜ PERSPEKTİF DÖNÜŞÜM KUŞ BAKIŞI GÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜ AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

Detaylı

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008 Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme Tahir Emre KALAYCI 21 Mart 2008 Gündem Genel Bilgi Alınan Dersler Üretilen Yayınlar Yapılması Planlanan Doktora Çalışması Kablosuz Sensör Ağlar Yapay Zeka Teknikleri

Detaylı

CAEeda TM GENEL TANITIM. EDA Tasarım Analiz Mühendislik

CAEeda TM GENEL TANITIM. EDA Tasarım Analiz Mühendislik CAEeda TM GENEL TANITIM EDA Tasarım Analiz Mühendislik İÇİNDEKİLER 1. FARE TUŞLARININ GÖSTERİMİ...2 2. CAEeda TM YAZILIMININ GÖRSEL ARAYÜZ YAPISI...3 3. CAEeda TM VARSAYILAN İKON PANELİ TANIMLAMALARI...4

Detaylı

8 ve 16 Bit Sayısal Hava Kamerası Görüntülerinin Fotogrametrik Değerlendirme Açısından İncelenmesi Zonguldak Örneği

8 ve 16 Bit Sayısal Hava Kamerası Görüntülerinin Fotogrametrik Değerlendirme Açısından İncelenmesi Zonguldak Örneği TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 15. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 25 28 Mart 2015, Ankara. 8 ve 16 Bit Sayısal Hava Kamerası Görüntülerinin Fotogrametrik Değerlendirme Açısından

Detaylı

UZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI

UZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI UZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI Doç. Dr. Nebiye Musaoğlu nmusaoglu@ins.itu.edu.tr İTÜ İnşaat Fakültesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü Uzaktan Algılama Anabilim Dalı UZAKTAN ALGILAMA-TANIM

Detaylı

HACİM HESAPLAMALARINDA LASER TARAMA VE YERSEL FOTOGRAMETRİNİN KULLANILMASI

HACİM HESAPLAMALARINDA LASER TARAMA VE YERSEL FOTOGRAMETRİNİN KULLANILMASI TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı 11 15 Mayıs 2009, Ankara HACİM HESAPLAMALARINDA LASER TARAMA VE YERSEL FOTOGRAMETRİNİN KULLANILMASI M. Yakar

Detaylı

Üniversite Sanayi İşbirliği Başarılı Uygulamalar Çalıştayı

Üniversite Sanayi İşbirliği Başarılı Uygulamalar Çalıştayı Üniversite Sanayi İşbirliği Başarılı Uygulamalar Çalıştayı ODTÜ-UME Tarafından ASELSAN A.Ş. İçin Gerçekleştirilen Projeler Ar. Gör. Çağdaş Çalık Uygulamalı Matematik Enstitüsü ODTÜ İçerik ODTÜ UME Tanıtımı

Detaylı

Yığma yapı elemanları ve bu elemanlardan temel taşıyıcı olan yığma duvarlar ve malzeme karakteristiklerinin araştırılması

Yığma yapı elemanları ve bu elemanlardan temel taşıyıcı olan yığma duvarlar ve malzeme karakteristiklerinin araştırılması Yığma yapı elemanları ve bu elemanlardan temel taşıyıcı olan yığma duvarlar ve malzeme karakteristiklerinin araştırılması Farklı sonlu eleman tipleri ve farklı modelleme teknikleri kullanılarak yığma duvarların

Detaylı

4. Çok büyük ve çok küçük pozitif sayıları bilimsel gösterimle ifade eder.

4. Çok büyük ve çok küçük pozitif sayıları bilimsel gösterimle ifade eder. LENDİRME ŞEMASI ÜNİTE Üslü 1. Bir tam sayının negatif kuvvetini belirler ve rasyonel sayı olarak ifade eder.. Ondalık kesirlerin veya rasyonel sayıların kendileriyle tekrarlı çarpımını üslü sayı olarak

Detaylı

Uzaktan Alg ılamaya Giriş Ünite 6 - Görüntü O t r orektifikasyonu

Uzaktan Alg ılamaya Giriş Ünite 6 - Görüntü O t r orektifikasyonu Uzaktan Algılamaya Giriş Ünite 6 - Görüntü Ortorektifikasyonu Ortorektifikasyon Uydu veya uçak platformları ile elde edilen görüntü verisi günümüzde haritacılık ve CBS için temel girdi kaynağını oluşturmaktadır.

Detaylı

SBE16 / Akıllı Metropoller Ekim 2016 / İSTANBUL

SBE16 / Akıllı Metropoller Ekim 2016 / İSTANBUL SBE16 / Akıllı Metropoller 13-15 Ekim 2016 / İSTANBUL TAKDİM PLANI Teknolojik Gelişim ve 3 Boyuta Geçiş : 2B gösterim tekniği haritacılığın doğuşundan beri kullanılmaktadır. Bu temsil şekli yerleşmiş alışkanlıklar

Detaylı

DEĞİŞİK BAKIŞ AÇILARINDAN ELDE EDİLEN GÖRÜNTÜ GRUPLARININ SINIFLANDIRILMASI

DEĞİŞİK BAKIŞ AÇILARINDAN ELDE EDİLEN GÖRÜNTÜ GRUPLARININ SINIFLANDIRILMASI HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 2013 CİLT 6 SAYI 1 (87-94) DEĞİŞİK BAKIŞ AÇILARINDAN ELDE EDİLEN GÖRÜNTÜ GRUPLARININ SINIFLANDIRILMASI Mustafa ÖZENDİ * Bülent Ecevit Üniversitesi, Jeodezi

Detaylı

Coğrafi Veri Üretimi Bakış Açısı İle TÜBİTAK UZAY daki Uzaktan Algılama Araştırmaları

Coğrafi Veri Üretimi Bakış Açısı İle TÜBİTAK UZAY daki Uzaktan Algılama Araştırmaları Coğrafi Veri Üretimi Bakış Açısı İle TÜBİTAK UZAY daki Uzaktan Algılama Araştırmaları Sunan: Dr. Ufuk SAKARYA TÜBİTAK UZAY Katkıda Bulunanlar: Mustafa Teke, Can Demirkesen, Ramazan Küpçü, Hüsne Seda Deveci,

Detaylı

AKTİF KAYNAKLI YÜZEY DALGASI (MASW) YÖNTEMINDE FARKLI DOĞRUSAL DIZILIMLERIN SPEKTRAL ÇÖZÜNÜRLÜLÜĞÜ

AKTİF KAYNAKLI YÜZEY DALGASI (MASW) YÖNTEMINDE FARKLI DOĞRUSAL DIZILIMLERIN SPEKTRAL ÇÖZÜNÜRLÜLÜĞÜ AKTİF KAYNAKLI YÜZEY DALGASI (MASW) YÖNTEMINDE FARKLI DOĞRUSAL DIZILIMLERIN SPEKTRAL ÇÖZÜNÜRLÜLÜĞÜ M.Ö.Arısoy, İ.Akkaya ve Ü. Dikmen Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Jeofizik Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

Elipsoid Üçgenlerinin Hesaplanması Yedek Hesap Yüzeyi olarak Küre

Elipsoid Üçgenlerinin Hesaplanması Yedek Hesap Yüzeyi olarak Küre Jeodezi 7 1 Elipsoid Üçgenlerinin Hesaplanması Yedek Hesap Yüzeyi olarak Küre Elipsoid yüzeyinin küçük parçalarında oluşan küçük üçgenlerin (kenarları 50-60 km den küçük) hesaplanmasında klasik jeodezide

Detaylı

İç-Çarpım Uzayları ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv. Dr. Nevin ORHUN

İç-Çarpım Uzayları ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv. Dr. Nevin ORHUN İç-Çarpım Uzayları Yazar Öğr. Grv. Dr. Nevin ORHUN ÜNİTE Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; R n, P n (R), M nxn vektör uzaylarında iç çarpım kavramını tanıyacak ve özelliklerini görmüş olacaksınız.

Detaylı

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 25 Ekim

Detaylı

CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR

CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR Çalışmanın amacı. SUNUM PLANI Çalışmanın önemi. Deney numunelerinin üretimi ve özellikleri.

Detaylı

GIDA MADDELERİNDE NEM, KÜL, YAĞ, PROTEİN ve GLÜTEN TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU

GIDA MADDELERİNDE NEM, KÜL, YAĞ, PROTEİN ve GLÜTEN TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU GIDA MADDELERİNDE NEM, KÜL, YAĞ, PROTEİN ve GLÜTEN TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELER LABORATUVARI Rapor No: KAR-G3RM-190.2013.02 Koordinatör:Dr. Fatma

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5

Detaylı

UZAYSAL VE DOLU GÖVDELİ AŞIKLARIN ÇELİK ÇATI AĞIRLIĞINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ

UZAYSAL VE DOLU GÖVDELİ AŞIKLARIN ÇELİK ÇATI AĞIRLIĞINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ UZAYSAL VE DOLU GÖVDELİ AŞIKLARIN ÇELİK ÇATI AĞIRLIĞINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ Mutlu SEÇER* ve Özgür BOZDAĞ* *Dokuz Eylül Üniv., Müh. Fak., İnşaat Müh. Böl., İzmir ÖZET Bu çalışmada, ülkemizde çelik hal

Detaylı

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojikarastirmalar.org ISSN:1304-4141 Makine Teknolojileri Elektronik Dergisi 2004 (2) 50-55 TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR Teknik Not Civata-Somun bağlantı sistemlerinde temas gerilmelerinin üç boyutlu

Detaylı

Genel Bilgiler FLI MAP. Koridor Tipi Çalışmalar. Geniş Alan Çalışmaları

Genel Bilgiler FLI MAP. Koridor Tipi Çalışmalar. Geniş Alan Çalışmaları FLI MAP Çeşitli helikopterlere monte edilebilen Fli Map in geliştirdiği taşınabilir lazer altimetre sistemi pazardaki hızlı, detaylı ve doğru veri toplama ihtiyaçlarını gidermek için geliştirilmiştir.

Detaylı

KAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR

KAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR KAHKAHA TANIMA İÇİN RASSAL ORMANLAR Heysem Kaya, A. Mehdi Erçetin, A. Ali Salah, S. Fikret Gürgen Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi / Istanbul Akademik Bilişim'14, Mersin, 05.02.2014

Detaylı

Sevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2

Sevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2 1078 [1025] LANDSAT 8'İN ADANA SEYHAN BARAJ GÖLÜ KIYI ÇİZGİSİNİN AYLIK DEĞİŞİMİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILMASI Sevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2 1 Arş. Gör., Erciyes Üniversitesi, Harita Mühendisliği

Detaylı

İSTANBUL BOĞAZI SU SEVİYESİ DEĞİŞİMLERİNİN MODELLENMESİ. Berna AYAT. İstanbul, Türkiye

İSTANBUL BOĞAZI SU SEVİYESİ DEĞİŞİMLERİNİN MODELLENMESİ. Berna AYAT. İstanbul, Türkiye 6. Ulusal Kıyı Mühendisliği Sempozyumu 271 İSTANBUL BOĞAZI SU SEVİYESİ DEĞİŞİMLERİNİN MODELLENMESİ Burak AYDOĞAN baydogan@yildiz.edu.tr Berna AYAT bayat@yildiz.edu.tr M. Nuri ÖZTÜRK meozturk@yildiz.edu.tr

Detaylı

Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü PK.141 41400 Gebze/Kocaeli

Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü PK.141 41400 Gebze/Kocaeli Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü PK.141 41400 Gebze/Kocaeli Teknik Rapor Seminer Raporu TM #: Başlık: Anahtar Kelimeler: Yazarlar: Demiryollarında hareket halinde olan objelerin

Detaylı

Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü oner@isikun.edu.tr

Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü oner@isikun.edu.tr Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Bölümü oner@isikun.edu.tr 1. Adı Soyadı : Mustafa Mengüç ÖNER 2. Doğum Tarihi : 01.02.1977 3. Unvanı : Doçent Dr. 4. Öğrenim Durumu : ÖĞRENİM

Detaylı

Sayısal Ve Analog Hava Kameralarının Geometrik Potansiyellerinin Fotogrametrik Açıdan İrdelenmesi

Sayısal Ve Analog Hava Kameralarının Geometrik Potansiyellerinin Fotogrametrik Açıdan İrdelenmesi Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi Cilt: 2, No: 2, 2010 (1-11) Electronic Journal of Map Technologies Vol: 2, No: 2, 2010 (1-11) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojikarastirmalar.com e-issn:xxx-xxx

Detaylı

ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004

ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004 ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004 1 Laboratuvarlarda yararlanılan analiz yöntemleri performans kalitelerine göre üç sınıfta toplanabilir: -Kesin yöntemler

Detaylı

Nr.494, 16.05.2014 Neslihan Sargut nsargut@isravision.com +90 (212 ) 285 9745

Nr.494, 16.05.2014 Neslihan Sargut nsargut@isravision.com +90 (212 ) 285 9745 Kağıt Üretim Hatlarında ve Kağıt Yüzeylerde Kalite Kontrolünde Yeni Bir Standart ISRA VISION ın yeni ürünü PAPER MASTER, özellikle kağıt üreticilerinin üretim verimliliklerini kayıpsız olarak maximize

Detaylı

Yüzey Pürüzlülüğü Ölçüm Deneyi

Yüzey Pürüzlülüğü Ölçüm Deneyi Yüzey Pürüzlülüğü Ölçüm Deneyi 1 İşlenmiş yüzeylerin kalitesi, tasarımda verilen ölçülerdeki hassasiyetin elde edilmesi ile karakterize edilir. Her bir işleme operasyonu, kesme takımından kaynaklanan düzensizlikler

Detaylı

Research On Using a Mobile Terrestrial Photogrammetric Mapping System For The Determination Of Object Volumes

Research On Using a Mobile Terrestrial Photogrammetric Mapping System For The Determination Of Object Volumes Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi Cilt: 4, No: 3, 2012 (1-6) Electronic Journal of Map Technologies Vol: 4, No: 3, 2012 (1-6) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojikarastirmalar.com e-issn:1309-3983

Detaylı

OBJECT GENERATOR 2014

OBJECT GENERATOR 2014 OBJECT GENERATOR 2014 GİRİŞ Sonlu elemanlar modellemesindeki Mechanical ortamında temas tanımlanması, bağlantı elemanı, mesh kontrolü veya yük girdilerinin uygulanması aşamasında çoklu bir yüzey varsa

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2015-2016 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Atmosferik Düzeltme Atmosferik etkilerin giderilmesinde kullanılan radyometrik

Detaylı

Bu bölümde Coulomb yasasının bir sonucu olarak ortaya çıkan Gauss yasasının kullanılmasıyla simetrili yük dağılımlarının elektrik alanlarının çok

Bu bölümde Coulomb yasasının bir sonucu olarak ortaya çıkan Gauss yasasının kullanılmasıyla simetrili yük dağılımlarının elektrik alanlarının çok Gauss Yasası Bu bölümde Coulomb yasasının bir sonucu olarak ortaya çıkan Gauss yasasının kullanılmasıyla simetrili yük dağılımlarının elektrik alanlarının çok daha kullanışlı bir şekilde nasıl hesaplanabileceği

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Proje Renk ve Şekil Temelli Trafik İşareti Tespiti Selçuk BAŞAK 08501008 1. Not: Ödevi hazırlamak için

Detaylı

Harita Üretimi Dijital Fotogrametri

Harita Üretimi Dijital Fotogrametri FOTOGRAMETRİ DERSİ SLAYTLARI 5 Harita Üretimi Dijital Fotogrametri 2008 2009 BAHAR DÖNEMİ Prof. Dr. Fatmagül BATUK YTÜ 1 Harita Üretimi Haritalar 2 1 Proje bir amacı gerçekleştirmeğe yönelik, başlangıcı

Detaylı

Hızlı Düzey Küme Yöntemine Bağlı Retinal Damar Bölütlemesi. Bekir DİZDAROĞLU. KTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Hızlı Düzey Küme Yöntemine Bağlı Retinal Damar Bölütlemesi. Bekir DİZDAROĞLU. KTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bekir DİZDAROĞLU KTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü bekir@ktu.edu.tr 1/29 Tıbbi imge bölütleme klasik yaklaşımları a) Piksek tabanlı b) Kenar tabanlı c) Bölge tabanlı d) Watershed (sınır) tabanlı e) Kenar

Detaylı

Muğla, Türkiye mermer üretiminde önemli bir yere sahiptir. Muğla da 2008 yılı rakamlarına göre 119 ruhsatlı mermer sahası bulunmaktadır.

Muğla, Türkiye mermer üretiminde önemli bir yere sahiptir. Muğla da 2008 yılı rakamlarına göre 119 ruhsatlı mermer sahası bulunmaktadır. Muğla, Türkiye mermer üretiminde önemli bir yere sahiptir. Muğla da 2008 yılı rakamlarına göre 119 ruhsatlı mermer sahası bulunmaktadır. İldeki madencilik faaliyetlerinin yapıldığı alanların çoğu orman

Detaylı

1: 25 000 ÖLÇEKLİ HARİTALARIN OTOMATİK KOORDİNATLANDIRILMASINDA BİR YAKLAŞIM

1: 25 000 ÖLÇEKLİ HARİTALARIN OTOMATİK KOORDİNATLANDIRILMASINDA BİR YAKLAŞIM TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 10. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı 28 Mart - 1 Nisan 2005, Ankara 1: 25 000 ÖLÇEKLİ HARİTALARIN OTOMATİK KOORDİNATLANDIRILMASINDA BİR YAKLAŞIM H.

Detaylı

Rapor Hazırlama Kuralları

Rapor Hazırlama Kuralları Temel Bilgiler 1. Temel Bilgiler Rapor Hazırlama Kuralları Bilgisayar programcılıüı öğrencilerinin hazırlayacakları tüm proje ve bitirme projesiraporlarını bu belgede açıklandığı biçimde hazırlamaları

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgi Sistemi AutoCAD Map İle Gerçekleştirilen Bir Uygulama

Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgi Sistemi AutoCAD Map İle Gerçekleştirilen Bir Uygulama Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgi Sistemi AutoCAD Map İle Gerçekleştirilen Bir Uygulama Arzu Çöltekin Yıldız Teknik Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Yük. Müh. Araştırma Görevlisi 1/5 Özet Günümüzde

Detaylı

Nokta uzayda bir konumu belirtir. Noktanın 0 boyutlu olduğu kabul edilir. Herhangi bir büyüklüğü yoktur.

Nokta uzayda bir konumu belirtir. Noktanın 0 boyutlu olduğu kabul edilir. Herhangi bir büyüklüğü yoktur. Üç Boyutlu Geometri Nokta (Point,Vertex) Nokta uzayda bir konumu belirtir. Noktanın 0 boyutlu olduğu kabul edilir. Herhangi bir büyüklüğü yoktur. Kartezyen Koordinat Sistemi Uzayda bir noktayı tanımlamak

Detaylı

2013 2014 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KAZANIMLARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ KAZANIMLAR

2013 2014 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KAZANIMLARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ KAZANIMLAR KASIM EKİM EYLÜL Ay Hafta D.Saat i 0 04 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KAZANIMLARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE SÜRE ÖĞRENME ALANI ALT ÖĞRENME ALANI Örüntü Süslemeler si KAZANIMLAR.Doğru, çokgen

Detaylı

VİDEO GÖRÜNTÜLERİNİN KAÇIŞ NOKTALARI YARDIMIYLA REKTİFİKASYONU

VİDEO GÖRÜNTÜLERİNİN KAÇIŞ NOKTALARI YARDIMIYLA REKTİFİKASYONU TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 3. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı 8 Nisan 0, Ankara VİDEO GÖRÜNTÜLERİNİN KAÇIŞ NOKTALARI YARDIMIYLA REKTİFİKASYONU Mahir Serhan Temiz, Sıtkı Külür

Detaylı

TÜRKİYE NİN NÜFUSU. Prof.Dr.rer.nat. D.Ali Ercan ADD Bilim Kurulu Başkanı Nükler Fizik Uzmanı. dn (t) / dt = c. n (t)

TÜRKİYE NİN NÜFUSU. Prof.Dr.rer.nat. D.Ali Ercan ADD Bilim Kurulu Başkanı Nükler Fizik Uzmanı. dn (t) / dt = c. n (t) TÜRKİYE NİN NÜFUSU Prof.Dr.rer.nat. D.Ali Ercan ADD Bilim Kurulu Başkanı Nükler Fizik Uzmanı Nüfus sayımının yapılmadığı son on yıldan bu yana nüfus ve buna bağlı demografik verilerde çelişkili rakamların

Detaylı

Görüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur.

Görüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur. Görüntü İşleme Görüntü işleme, dijital bir resim haline getirilmiş olan gerçek yaşamdaki görüntülerin bir girdi resim olarak işlenerek, o resmin özelliklerinin ve görüntüsünün değiştirilmesidir. Resimler

Detaylı

SUDA ASKIDA KATI MADDE TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELER LABORATUVARI

SUDA ASKIDA KATI MADDE TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELER LABORATUVARI SUDA ASKIDA KATI MADDE TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELER LABORATUVARI Rapor No: KAR-G3RM-210.2014.02 Koordinatör: Dr. Fatma AKÇADAĞ 23 Aralık 2014 Gebze/KOCAELİ

Detaylı

hkm 2004/90 5. Göllerin Çok Bantl Uydu Görüntülerinden Ç kar m 6. Sonuç ve Öneriler

hkm 2004/90 5. Göllerin Çok Bantl Uydu Görüntülerinden Ç kar m 6. Sonuç ve Öneriler Çöl arazide, yeşil bitki örtüsü su kenarlar nda bulunur. Bu ilişki göllerin ya da rmaklar n etraf nda yeşil bitki örtüsünün olabileceğini gösterir ve su nesnesinin tan nmas nda ve anlaş lmas nda yard mc

Detaylı

ÖLÇME BİLGİSİ (SURVEYING) SDÜ, Orman Fakültesi, Orman İnşaatı Geodezi ve Fotogrametri Anabilim Dalı

ÖLÇME BİLGİSİ (SURVEYING) SDÜ, Orman Fakültesi, Orman İnşaatı Geodezi ve Fotogrametri Anabilim Dalı ÖLÇME BİLGİSİ (SURVEYING) 1 Yrd. Doç. Dr. H. Oğuz Çoban Süleyman Demirel Üniversitesi Orman Fakültesi Orman Mühendisliği Bölümü Orman İnşaatı Geodezi ve Fotogrametri Anabilim Dalı Telefon : 2113944 E-posta

Detaylı

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: Genetik Algoritmalar Bölüm 1 Optimizasyon Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: adem.tuncer@yalova.edu.tr Optimizasyon? Optimizasyon Nedir? Eldeki kısıtlı kaynakları en iyi biçimde kullanmak olarak tanımlanabilir.

Detaylı

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri Teknikleri Ders Notları, 2013 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 08 Ekim 2013 Salı 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar, kaynaklar.

Detaylı

YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU VERİLERİ VE HAVA FOTOĞRAFLARINDAN OTOMATİK BİNA YAKALAMA

YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU VERİLERİ VE HAVA FOTOĞRAFLARINDAN OTOMATİK BİNA YAKALAMA ÖZET TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı 18 22 Nisan 2011, Ankara YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU VERİLERİ VE HAVA FOTOĞRAFLARINDAN OTOMATİK BİNA YAKALAMA

Detaylı

LiDAR SİSTEMİ İLE OTOMATİK BİNA ÇIKARIM OLANAKLARININ ANALİZİ

LiDAR SİSTEMİ İLE OTOMATİK BİNA ÇIKARIM OLANAKLARININ ANALİZİ LiDAR SİSTEMİ İLE OTOMATİK BİNA ÇIKARIM OLANAKLARININ ANALİZİ ÖZET Melis UZAR Yrd.Doç. Dr., Yıldız Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 34220, Davutpaşa, İstanbul, auzar@yildiz.edu.tr Kent

Detaylı

K-En Yakın Komşu Algoritması Parametrelerinin Sınıflandırma Performansı Üzerine Etkisinin İncelenmesi

K-En Yakın Komşu Algoritması Parametrelerinin Sınıflandırma Performansı Üzerine Etkisinin İncelenmesi K-En Yakın Komşu Algoritması Parametrelerinin Sınıflandırma Performansı Üzerine Etkisinin İncelenmesi Erdal TAŞCI* Aytuğ ONAN** *Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü **Celal Bayar Üniversitesi

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojikarastirmalar.com ISSN:305-63X Yapı Teknolojileri Elektronik Dergisi 2007 () 45-49 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Afyonkarahisar Merkezindeki Dört Farklı Döneme Ait Camilerin RTK Đle

Detaylı

Genel Bilgi. İz Düşüm Düzlemleri ve Bölgeler. Yrd. Doç. Dr. Garip GENÇ Şekil: İz düşüm düzlemlerine bakış doğrultuları. Page 1.

Genel Bilgi. İz Düşüm Düzlemleri ve Bölgeler. Yrd. Doç. Dr. Garip GENÇ Şekil: İz düşüm düzlemlerine bakış doğrultuları. Page 1. TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU Teknik Resim Genel Bilgi Uzaydaki cisimlerin eksiksiz bir anlatımı için, ana boyutlarıyla birlikte parçanın bitmiş hallerinden ve üzerindeki işlemlerle birlikte diğer

Detaylı

Market Raflarında Dönüşüm ve Ölçeklendirmeye Dayanıklı Nesne Tanıma

Market Raflarında Dönüşüm ve Ölçeklendirmeye Dayanıklı Nesne Tanıma Market Raflarında Dönüşüm ve Ölçeklendirmeye Dayanıklı Nesne Tanıma Melih Evren Buruş 1, Rıdvan Salih Kuzu 2,3, Soyhan Beyazıt 1,3, Gül Varol 1,3 1 Boğaziçi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü,

Detaylı